无服务器图片生成缩略图

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    android内存优化之图片优化 更多内容
  • 其他优化器选项

    enable_codegen 参数说明:标识是否允许开启代码生成优化,目前代码生成使用的是LLVM优化。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示允许开启代码生成优化。 off表示不允许开启代码生成优化。 目前LLVM优化仅支持向量化执行引擎特性和SQL on Hadoop特性,在其他场景下建议关闭此参数。

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

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  • 其他优化器选项

    该参数属于SUSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型。 on表示优化器将优化PBE语句的查询计划。 off表示不使用优化。 默认值:on enable_light_proxy 参数说明:设置优化器是否对简单查询在CN上优化执行,应用端和内核端字符集不匹配时,该参数不生效,建议建库时将字符集设为UTF8。

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

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  • 优化器开销常量

    180GB(128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存);135GB(96核CPU/768G内存);90GB(64核CPU/512G内存);80GB(60核CPU/480G内存);40GB(32核CPU/256G内存);18GB(16核CPU/128G内存);8

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

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  • 其他优化器选项

    enable_pbe_optimization 参数说明:设置优化器是否对以PBE(Parse Bind Execute)形式执行的语句进行查询计划的优化优化原理是使FQS选择gplan计划。该参数可在PDB级别设置。 参数类型:布尔型 参数单位:无 取值范围: on:表示优化器将优化PBE语句的查询计划,在FQS下选择gplan。

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  • 自动模型优化介绍

    参的调优,在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法: 贝叶斯优化(SMAC) TPE算法 模拟退火算法(Anneal) 贝叶斯优化(SMAC) 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一个函数关系。基于已搜索超参的评估值,通过高斯过程回归来估计其他搜索点处

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  • 性能优化类

    性能优化类 Hadoop压力测试工具如何获取? 如何提高集群Core节点的资源使用率? 如何配置 MRS 集群knox内存? 如何调整MRS集群manager-executor进程内存? 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源? spark.yarn.executor.memo

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  • Spark SQL join优化

    Spark SQL join优化 操作场景 Spark SQL中,当对两个表进行join操作时,利用Broadcast特性(见“使用广播变量”章节),将被广播的表BroadCast到各个节点上,从而转变成非shuffle操作,提高任务执行性能。 这里join操作,只指inner join。

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  • 聚合算法优化

    要启动聚合算法优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化: true:开启 false:不开启

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  • 优化器开销常量

    280GB(196核CPU/1536G内存);180GB(128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存);135GB(96核CPU/768G内存);100GB(80核CPU/640G内存);90GB(64核CPU/512G内存);80GB(60核C

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  • 优化器开销常量

    280GB(196核CPU/1536G内存);180GB(128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存);135GB(96核CPU/768G内存);100GB(80核CPU/640G内存);90GB(64核CPU/512G内存);80GB(60核C

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  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

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  • SQL分析与优化

    SQL分析与优化 查看TaurusDB的慢SQL 查看TaurusDB的TOP SQL 使用TaurusDB的SQL洞察 使用TaurusDB的SQL限流 使用TaurusDB自治限流 父主题: 智能DBA助手

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  • 缓存性能优化

    合理选择规格 如果业务增长会带来Redis请求增长,请选择集群实例(Proxy集群和Cluster集群) 强制 单机和主备扩容只能实现内存、带宽的扩容,无法实现计算性能扩容。 生产实例需要选择主备或者集群实例,不能选用单机实例 强制 - 主备实例,不建议使用过大的规格。 建议

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  • Flink性能优化

    Flink作为流数据处理引擎,依赖内存和CPU。用户在规划规格时,应根据当前的业务容量和增长速度,规划合理的内存和CPU资源,特别需要关注以下几点: 根据自己的业务目标,规划CPU资源和内存资源。规划时,需要结合当前的数据分布情况,业务复杂度,设置JobManager的内存,TaskManag

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  • 数学优化求解器

    及效益,最终达到实际需求的最优目标。 运筹优化算法总结为定义问题、优化求解、输出优化方案,如图1所示。 图1 运筹优化算法 定义问题 根据业务的需求,一般需要定义的问题内容包括问题描述、已知参数、约束条件、优化目标。 问题描述:运筹优化算法所要解决的实际问题描述,例如计划生产的产品收益等。

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  • 业务体验优化策略

    业务体验优化策略 配置流量分配 配置Overlay ACL策略 配置QoS策略 配置智能选路策略 父主题: 部署指导

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  • SQL分析与优化

    SQL分析与优化 查看 GaussDB (for MySQL)的慢SQL 查看GaussDB(for MySQL)的TOP SQL 使用GaussDB(for MySQL)的SQL洞察 使用GaussDB(for MySQL)的SQL限流 使用GaussDB(for MySQL)自治限流

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  • distinct聚合优化

    由cube等引起的数据膨胀多少倍时,触发该优化。需要配置一个大于0的数值来启用。例如1024,代表数据膨胀1024倍及以上时,触发该优化。 -1 spark.sql.distinct.aggregator.enabled 是否强制开启distinct聚合优化。开启时,将不再受限于数据膨胀倍

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